Is natural variability in gait sufficient to initiate spontaneous energy optimization in human walking?
Notice bibliographique
Résumé
In new walking contexts, the nervous system can adapt preferred gaits to minimize energetic cost. During treadmill walking, this optimization is not usually spontaneous but instead requires experience with the new energetic cost landscape. Experimenters can provide subjects with the needed experience by prescribing new gaits or instructing them to explore new gaits. Yet in familiar walking contexts, people naturally prefer energetically optimal gaits: the nervous system can optimize cost without an experimenter’s guidance. Here we test the hypothesis that the natural gait variability of overground walking provides the nervous system with sufficient experience with new cost landscapes to initiate spontaneous minimization of energetic cost. We had subjects walk over paths of varying terrain while wearing knee exoskeletons that penalized walking as a function of step frequency. The exoskeletons created cost landscapes with minima that were, on average, 8% lower than the energetic cost at the initially preferred gaits and achieved at walking speeds and step frequencies that were 4% lower than the initially preferred values. We found that our overground walking trials amplified gait variability by 3.7-fold compared with treadmill walking, resulting in subjects gaining greater experience with new cost landscapes, including frequent experience with gaits at the new energetic minima. However, after 20 min and 2.0 km of walking in the new cost landscapes, we observed no consistent optimization of gait, suggesting that natural gait variability during overground walking is not always sufficient to initiate energetic optimization over the time periods and distances tested in this study. NEW & NOTEWORTHY While the nervous system can continuously optimize gait to minimize energetic cost, what initiates this optimization process during every day walking is unknown. Here we tested the hypothesis that the nervous system leverages the natural variability in gait experienced during overground walking to converge on new energetically optimal gaits created using exoskeletons. Contrary to our hypothesis, we found that participants did not adapt toward optimal gaits: natural variability is not always sufficient to initiate spontaneous energy optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».